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公开(公告)号：CN117853858A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410256686.4
申请日：2024-03-07
Applicant: 烟台大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体为基于全局和局部信息的磁共振图像合成方法、系统和设备；该合成方法，首先将含有不同序列的磁共振成像数据转化为二维切片图；然后，基于最大池化、平均池化和卷积等处理获取二维切片图的局部特征，并基于空间线性投影处理和通道线性投影处理获取二维切片图的全局特征后，将二维切片图的局部特征和全局特征进行融合，得到切片融合特征图，并将切片融合特征图进行特征提取处理，得到初始磁共振图像合成图；最后，根据细节特征提取后的初始磁共振图像合成图与标准磁共振图像之间的相似度，获取初始磁共振图像合成图的评分，并通过控制评分与准特征图的标签值的差值大小，得到高质量的磁共振图像合成结果。
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公开(公告)号：CN117350352B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311657308.9
申请日：2023-12-06
Applicant: 烟台大学
IPC: G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及图像数据处理技术领域，具体为结构脑网络到功能连通性网络的学习方法、系统和设备，将T1加权成像的结构脑网络中影像组学特征和脑区间连通性拓扑结构进行不同空间不同通道维度的信息聚合，可有效捕捉到高维度的脑区图像特征，得到初始连通性网络；同时，在不扫描标准静息态功能磁共振成像的情况下，获得标准功能连通性网络；并通过控制初始连通性网络与标准功能连通性网络的特征差异，以及初始连通性网络经多空间尺度特征处理后得到的优化初始连通性网络，与结构脑网络的特征差异，让初始连通性网络中的影像结构表达与标准功
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公开(公告)号：CN116307665A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310156856.7
申请日：2023-02-23
Applicant: 烟台大学
IPC: G06Q10/0633 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明提供一种复杂流程工业超结构优化调度方法，涉及工业超结构优化调度领域。该一种复杂流程工业超结构优化调度方法，包括以下步骤：S1.首先工作人员通过各部门注册登录模块进行基本信息的登录认证进而达到多个部门集中管理的目的。该方法通过各部门实时信息反馈模块可以对各部门人力离职数据、机械设备运行数据、产品品质合格率实时数据、单个产品打包平均时间数据、产品售后处理平均时间数据和产品生产平均用时数据进行了解，进而可以保证装置的稳定运行、提高优质产品的产品和降低部门对接流程的复杂程度，同时可以根据实际生产需要对工况进行预测，有助于实践流程工业的最优化运行。
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公开(公告)号：CN115147381A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210806491.3
申请日：2022-07-08
Applicant: 烟台大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像分割的路面裂缝检测方法，能够对多种环境下的裂缝图片进行高精度的检测，该方法利用ResNet，Unet，SegNet，Attention，Deeplabv3，Pyside2等算法技术实现基于图像分割的路面裂缝检测方法，并获取了较高的精度和交并化，能够满足实际的需要，本发明涉及智能交通技术领域，具体是提供了一种基于图像分割的路面裂缝检测方法，设计了路面裂缝检测系统，检测系统的准确率达到94％，应用于交通行业能够减少事故的发生，节省大量的维修费用。
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公开(公告)号：CN115063836A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210657848.6
申请日：2022-06-10
Applicant: 烟台大学
Abstract: 一种基于深度学习的行人跟踪与重识别方法，包括以下步骤；步骤1：对视频图像逐帧进行行人目标检测；步骤2：采用DeepSort模型对步骤1中每帧检测到的行人进行特征提取，生成.npy文件；步骤3：采用Fastreid进行行人重识别检测，根据预设的行人图片底库进行特征提取，生成.npy文件；步骤4：将每个行人目标的特征提取结果与特定行人底库的特征提取结果进行余弦相似度计算，如果大于阈值γ，则判别为需要重识别的特定行人目标，并进行行人的跟踪，否则不进行目标跟踪；本发明可精确定位出跨时间、跨区域、跨摄像头的特定行人，并可通过实时视频进行推理与检测，并通过一系列的改进达到最优的效果，最终完成项目落地，以后可普遍应用于智能监控、智能安防等系统。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114998874A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210712341.6
申请日：2022-06-22
Applicant: 烟台大学
Abstract: 一种基于深度学习的驾驶员异常行为检测方法，包括以下步骤；步骤1，通过YOLOv5算法对于目标驾驶员进行分心行为检测，得到驾驶员是否存在各类分心驾驶行为的分析结果；步骤2，通过Perclos以及Dlib算法结合使用来对于目标驾驶员进行疲劳驾驶检测，得到驾驶员是否存在疲劳驾驶行为的分析结果；步骤3，对于步骤1和步骤2识别分析得到的驾驶员异常行为的判断结果进行预警。本发明能够达到检测驾驶员是否存在异常驾驶行为并对于驾驶员异常行为进行相应预警的效果。
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公开(公告)号：CN118780987B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411267055.9
申请日：2024-09-11
Applicant: 烟台大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明涉及图像数据处理技术领域，尤其是涉及一种基于细节恢复的遥感图像超分辨重建方法及系统。方法，包括获取遥感图像；构建生成对抗网络模型，包括生成器和判别器；对生成器和判断器进行模型训练；利用生成器对遥感图像进行特征提取，生成重建图像；利用判别器对重建图像和遥感图像的高分辨率图像进行判别，得到判别结果；根据判别结果设定损失函数对生成器和判断器进行调优。通过采用动态密集残差块和动态卷积技术，它能显著提升图像的分辨率和细节，从而提供更清晰、更高质量的遥感图像。
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公开(公告)号：CN119784797A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510058740.9
申请日：2025-01-15
Applicant: 烟台大学
IPC: G06T7/246 , G06T7/292 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/771 , G06V10/80 , G06V20/40 , G06V20/54 , G06V10/762 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及图像特征提取技术领域，具体为一种跨摄像头多车辆跟踪方法、系统及设备，该方法包括，获取多个摄像头的视频，识别视频中每一帧图像中的目标车辆，并输出目标车辆的基础信息，为图像分配图像令牌、类别令牌和部分令牌；每个部分令牌的历史特征组成的融合特征；并与全局特征相加后生成组合特征；构建目标车辆的当前帧之前的历史轨迹特征，通过线性变换转化为时间令牌；根据时间令牌推理生成目标车辆当前帧的预测轨迹，进一步推理得到完整轨迹；对多个摄像头的目标车辆的完整轨迹进行聚类完成跨摄像头车辆跟踪。本发明能够解决多摄像头场景下车辆跟踪的跨摄像头匹配困难，遮挡和运动模糊，轨迹修复及车辆再识别精度的问题。
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公开(公告)号：CN118799603B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411280700.0
申请日：2024-09-13
Applicant: 烟台大学
IPC: G06V10/762 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其是涉及一种基于深度学习的不完全多视图聚类方法及系统。一种基于深度学习的不完全多视图聚类方法包括S1.获取跨视图训练集，包括完整数据集和不完整数据集；S2.构建聚类模型，包括编码器网络和解码器网络；S3.利用聚类模型对跨视图训练集进行特征提取和重构，并计算重构损失，对重构损失进行优化；S4.基于重构损失，分别利用完整数据集和不完整数据集对聚类模型进行训练；S5.利用训练好的聚类模型进行预测。本发明解决了对完整和不完整数据通过有效双层操作来提高聚类精度的问题。
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公开(公告)号：CN119443672A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411545661.2
申请日：2024-11-01
Applicant: 烟台大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/20 , G06Q50/04 , G06F18/2433
Abstract: 本发明提供一种面向工业数据的任务智能优化调度方法，涉及工业调度技术领域。该面向工业数据的任务智能优化调度方法，包括S1.开始任务、S2.设备运行、S3.新任务输入、S4.紧急值计算、S5.数据采集及数据预处理、S6.旧数据存储、S7.故障预测、S8.设备更换、S9.任务结束，所述步骤S5中数据采集包括设备运行状态、生产进度、原材料库存、设备温度、生产速度、产量、能耗。本发明中，通过对历史数据和实时数据的分析，可以有效地识别设备故障的潜在风险，并通过自动调节降低可能的风险，及时处理设备异常，避免故障造成的生产中断，同时通过该调度方法主动的故障管理模式能够减少停机时间，降低生产损失。
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